Публикации по теме 'reinforcement-learning'
[Робототехника] ArrayBot: обучение с подкреплением для обобщенных распределенных манипуляций с помощью…
Ссылка на документ: ArrayBot: обучение с подкреплением для обобщенных распределенных манипуляций с помощью касания
Страница проекта: ArrayBot: обучение с подкреплением для обобщенных распределенных манипуляций с помощью касания
Код: ArrayBot: обучение с подкреплением для обобщенных распределенных манипуляций с помощью касания
Ключевые идеи
В статье представлена распределенная манипуляционная система ArrayBot, состоящая из массива 16x16 вертикально скользящих столбов с..
Основные проблемы обучения с подкреплением (RL)
Обучение с подкреплением (RL) — это тип машинного обучения, в котором агенты обучаются принимать решения в среде, чтобы максимизировать функцию вознаграждения с течением времени. Алгоритмы RL широко используются в различных приложениях, таких как автономное вождение, навигация роботов и игры. Некоторые из основных проблем в RL включают в себя:
Эффективность выборки: алгоритмы RL часто…
Часть 4 - Q Learning нейронной сети, игрок в крестики-нолики, который учится - своего рода
В предыдущей части мы реализовали проигрыватель, который использует таблицу для изучения функции Q. Это сработало довольно хорошо. В частности, потому что у Tic Tac Toe очень мало состояний, и у каждого состояния очень мало возможных ходов. Для более сложной игры, такой как го или шахматы, табличный подход не применим.
Что, если бы мы могли написать программу, имитирующую поведение функции Q, без необходимости сохранять точное значение для каждого состояния и действия? Очевидно, что..
# 5: GPT-3 становится лучше с RL, Hugging Face и Stable-baselines3, Meet Evolution Gym, Offline RL…
OpenAI выпускает InstructGPT, позволяя GPT-3 следовать инструкциям
OpenAI точно настроил GPT-3 , используя обучение с подкреплением на основе отзывов людей , чтобы лучше следовать инструкциям, и результаты впечатляют! Новая модель под названием InstructGPT на удивление хорошо понимает намерения пользователей и генерирует эффективные ответы.
Hugging Face интегрирует Stable-Baselines3 с Hugging Face Hub
Hugging Face, популярная благодаря своей библиотеке NLP, берет на себя RL,..
Мое понимание глубокого обучения с подкреплением для новичка
Вот что я бы объяснил любому человеку в области глубокого обучения с подкреплением:
Обучение с подкреплением (RL) – это тип машинного обучения, при котором «агент» учится принимать решения, взаимодействуя с окружающей средой. Это похоже на дрессировку собаки: агент пробует разные действия, наблюдает за результатами и корректирует свои действия, чтобы со временем получить лучшие результаты.
Вот более подробная разбивка:
Агент и среда . Представьте себе, что агент — это ученик, а..
Освоение машинного обучения: демистификация алгоритма A* для оптимального поиска путей
Алгоритм A* — это широко используемый алгоритм поиска пути в области искусственного интеллекта и машинного обучения. Он используется для поиска кратчайшего пути в графе или сетке.
Алгоритм уравновешивает как пройденное расстояние (стоимость), так и расчетное оставшееся расстояние (эвристика) для достижения пункта назначения. Это делает A* особенно полезным для навигации, робототехники и разработки игр.
Вот разбивка ключевых концепций алгоритма A* в машинном обучении:..
